Pythonでの金融技術分析

Question

pythonで利用可能な金融技術分析モジュールがあるかどうか知っていますか？私はナンシーが少しあることを知っているが、私はRSI、マック、EMAのような古典的な技術指標を探している。それらがモジュールの一部として存在するかどうか疑問に思っていました。

Answer 1

ここにいくつかの考えがあります...私は財務計算にNumpy、Scipy、Matplotlibしか使用していません。

• py-fi - 非常に基本的な金融機能
• fin2py - 金融ツール
• Numpy/Scipyは - プロット金融機能
• RPy
- - 統計の基本のすべて
• MatplotlibをカバーR許可使用にPythonインタフェースRライブラリの一覧
• ystockquote - Yahoo!のPython API証券取引データ
• QuantLib - オープンソースのライブラリ（おそらくPythonのバインディングを持っている）
• PyFinancial - スペイン
• PyMacLabでドキュメント - 「ダイナミックマクロ経済学の研究を行うための便利なクラスのシリーズ」
• TSDB - 大容量を格納するための時間の系列データ
• PyVol - 金融時系列のボラティリティ推定

Answer 2

TA-Lib - インジケータのライブラリ。 How to compile for Python

Answer 3

Coursera.orgにはComputational Finnance Courseもあります。

これらは、QSTK (QuantSoftware ToolKit)というPythonオープンソースライブラリを使用しています。 wikiページにはtutorialsの束があります。詳しくは、 のコースに参加してください。

QSToolKit（QSTK）ポートフォリオ構築と管理をサポートするように設計されたPythonベースのオープンソース・ソフトウェア・フレームワーク です：

は、利便性のために私は以下のwikiページから説明をコピーしました。私たちは 主に金融学生のためのQSToolKitを構築しています。 学生、およびプログラミング経験を持つ定量アナリスト。 は、デスクトップアプリの取引プラットフォームとして使用するとは限りません。 代わりに、モデリング、テスト、取引のワークフローをサポートするソフトウェアインフラストラクチャと考えてください。 QSTKの

Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK. 
If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide. 

主要コンポーネントは次のとおりです。

- Data: A data access package that enables fast reading of 
    historical data (qstkutil.DataAccess). 
- Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series 
    evaluation of equity data. 
- Portfolio optimization: Using the CVXOPT library. 
- Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler. 
- Simulation: A simple backtester, quicksim, 
    that includes transaction cost modeling. 

Answer 4

あなたは便利なテクニカル指標のこのリポジトリを見つけるかもしれません。ライブラリは有名なタリブライブラリと同様に動作し、ハイとローのベクトルを送信することにより、たとえば、あなたは最高高、最低の低インジケータを使用することができます

talibextensions

、タリブに実装されていなかった指標が含まれています（リポジトリ内のテストから抽出したもの）

from indicators import TalibExtension 
    hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);